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标题: Midjourney Imagine API 申请及使用 [打印本页]

作者: 罪恶克星 时间: 2024-7-25 21:39
标题: Midjourney Imagine API 申请及使用
Midjourney Imagine API 申请及使用

申请流程

要使用 Midjourney Imagine API，首先可以到 Midjourney Imagine API 页面点击「Acquire」按钮，获取请求所需要的凭证：
假如你尚未登录或注册，会自动跳转到登录页面邀请您来注册和登录，登录注册之后会自动返回当前页面。
在首次申请时会有免费额度赠予，可以免费使用该 API。
基本使用

接下来就可以在界面上填写对应的内容，如图所示：
在第一次使用该接口时，我们至少需要填写两个内容，一个是 authorization，直接在下拉列表里面选择即可。另一个参数是 prompt， prompt 就是我们想天生的图片描述内容，建议用英文描述，画的图会更准确结果更好，这里我们用了示例内容 Lamborghini speeds inside a volcano，代表要画一个兰博基尼在火山飞驰。
同时您可以注意到右侧有对应的调用代码天生，您可以复制代码直接运行，也可以直接点击「Try」按钮进行测试。
调用之后，我们发现返回结果如下：

{
"image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234197197067915365/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_f47263b6-ff92-44a3-88ee-51cf0e706aae.png?ex=662fdb36&is=662e89b6&hm=ca9be54907726937ed02517a13466bef2afb2825b7cda4b313de56a3c3310d0d&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234197197067915365",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234197197067915365/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_f47263b6-ff92-44a3-88ee-51cf0e706aae.png?ex=662fdb36&is=662e89b6&hm=ca9be54907726937ed02517a13466bef2afb2825b7cda4b313de56a3c3310d0d&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "1bae3bec-3ac4-4180-a148-74ee6cb68b98",
"success": true
}

复制代码

返回结果一共有四个字段，介绍如下：

task_id，天生此图像使命的 ID，用于唯一标识此次图像天生使命。
image_id，图片的唯一标识，在下次需要对图片进行变动操作时需要传此参数。
image_url，缩略图的 URL，直接打开即可检察天生的结果。
image_width：缩略图的像素宽度。
image_height：缩略图的像素高度。
raw_image_url：原图的URL，和缩略图内容一样，但相比缩略图更加高清，加载速率会更慢一些。
raw_image_width：原图的像素宽度。
raw_image_height：原图的像素高度。
actions，可以对天生的图片进行的进一步操作列表。这里一共列了 8 个，此中 upscale 代表放大，variation 代表变动。以是 upscale1 代表的就是对左上角第一张图片进行放大操作，variation3 就是代表根据左下角第三张图片进行变动操作。

打开 image_url 大概 raw_image_url 所对应的链接，可以发现如图所示。
可以看到，这里天生了一张 2x2 的预览图。到现在为止，第一次 API 调用就完成了。
图像放大与变动

下面我们实行针对当前天生的照片进行进一步的操作，好比我们以为右上角第二张的图片还不错，但我们想进行一些变动微调，那么就可以进一步将 action 填写为 variation2，同时将 image_id 通报即可：
这时候得到的结果如下：

{
"image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234201336543969401/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_10dc56a7-ec16-4bac-878e-2338f2ae5f5d.png?ex=662fdf10&is=662e8d90&hm=9aec96bca35ae20b6f9ab536101b9c4ea255eb6216cbf7000ac554937da071f3&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234201336543969401",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234201336543969401/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_10dc56a7-ec16-4bac-878e-2338f2ae5f5d.png?ex=662fdf10&is=662e8d90&hm=9aec96bca35ae20b6f9ab536101b9c4ea255eb6216cbf7000ac554937da071f3&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "f4961620-1104-409f-9dc1-ba3ed15c2f4d",
"success": true
}

复制代码

打开 image_url，新天生的图片如下所示：
可以看到，针对上一张右上角的图片，我们再次得到了四张类似的照片。
这时候我们可以挑选此中一张进行精细化地放大操作，好比选第四张，那就可以 action 传入 upscale4，通过 image_id 再次传入当前图像的 ID 即可。
注意： upscale 操作相比 variation 来说，Midjourney 的耗时会更短一些。
返回结果如下：

{
"image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234202545208033400/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_34edc3f5-2bd0-4f5b-a372-03270b02289b.png?ex=662fe031&is=662e8eb1&hm=f8006c4d33a03dfd027dffe4eb46ab0d113a4910aef07497f0b335c8998b7858&width=512&height=512",
"image_width": 512,
"image_height": 512,
"image_id": "1234202545208033400",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234202545208033400/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_34edc3f5-2bd0-4f5b-a372-03270b02289b.png?ex=662fe031&is=662e8eb1&hm=f8006c4d33a03dfd027dffe4eb46ab0d113a4910aef07497f0b335c8998b7858&",
"raw_image_width": 1024,
"raw_image_height": 1024,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale_2x",
"upscale_4x",
"variation_subtle",
"variation_strong",
"zoom_out_2x",
"zoom_out_1_5x",
"pan_left",
"pan_right",
"pan_up",
"pan_down"
],
"task_id": "03f62b17-a6f1-4c8e-9b4d-1fc7bd5b1180",
"success": true
}

复制代码

此中 image_url 如图所示：
origin_url=image%2Fimage_VqBKsK5P1G.png&pos_id=img-EJPx6fTe-1715314690836)
这样我们就成功得到了一张兰博基尼的照片。
同时注意到 actions 里面又包含了几个可进行的操作，介绍如下：
upscale_2x：对画面放大2倍，得到 2 倍高清图。
upscale_4x：对画面放大 4 倍，得到4倍高清图。
zoom_out_2x：对画面进行缩小两倍操作（周围区域填充）。
zoom_out_1_5x：对画面进行缩小 1.5 倍操作（周围区域填充）。
pan_left：对画面进行左偏移操作。
pan_right：对画面进行右自制操作。
pan_up：对画面进行上偏移操作。
pan_down：对画面进行下偏移操作。
可以继承按照上述流程传入对应的变动指令进行一连生图操作。
图像改写（垫图）

该 API 也支持图像改写，俗称垫图，我们可以输入一张图片 URL 以及需要改写的描述笔墨，该 API 就可以返回改写后的图片。
注意：输入的图片 URL 需要是一张纯图片，不能是一个网页里面展示一张图片，否则无法进行图像改写。建议使用图床（如阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云、又拍云等）来上传获取图片的 URL。
例如，我们这里有一张公路落日的图片，公路旁边有一些树木和楼房，如图所示：

现在我们想在它的基础上改写成海滩旁边，同时放一辆汽车停在路边。我们就可以构造如下的 prompt：

https://cdn.acedata.cloud/v014oc.png an illustration of a car parked on the beach --iw 2

复制代码

可以看到，我们的 prompt 的最开头是一个 HTTPS 开头的图片链接，然后接着加一个空格，反面跟上 prompt 笔墨的内容。这里我们还用了额外的一些高级参数，如 —iw 2 来调解图片的权重。
我们可以将如上内容作为一个团体，通报给 prompt 字段，如图所示：
输出结果如下：

{
"image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234427310434947145/1234539663515975690/atmateosa5693_An_illustration_of_a_car_parked_on_the_beach_id26_cc8650ec-7e4b-4685-8911-78172430d8a7.png?ex=66311a28&is=662fc8a8&hm=c39707a1f22bc7f12874060ea6ed58ba37c188139ccc9a13c61ed9f37e66ea74&width=1456&height=816",
"image_width": 1456,
"image_height": 816,
"image_id": "1234539663515975690",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234427310434947145/1234539663515975690/atmateosa5693_An_illustration_of_a_car_parked_on_the_beach_id26_cc8650ec-7e4b-4685-8911-78172430d8a7.png?ex=66311a28&is=662fc8a8&hm=c39707a1f22bc7f12874060ea6ed58ba37c188139ccc9a13c61ed9f37e66ea74&",
"raw_image_width": 2912,
"raw_image_height": 1632,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "24a79e8b-a79d-471a-aef7-089dc0627ee8",
"success": true
}

复制代码

这时候我们就得到了如下天生的图片：

可以看到，在原来的图片团体风格和构图不变的前提下，整个场景变成了海滩旁边，同时公路上还出现了汽车，这就是 Prompt with Image。
图像融合

该 API 也支持图像融合，我们可以传入多张图片，以实现不同的图片融合结果。
好比说这里我们一共有两张图片，一张是一只玩具熊，另一张是一个电锯，分别如图所示：

现在我们想把二者融合起来，让这只熊拿着这个电锯，怎么做呢？
我们可以构造如下的 prompt：

https://cdn.acedata.cloud/8fapzl.png https://cdn.acedata.cloud/c1igbw.png The bear is holding the chainsaw --iw 2

复制代码

可以发现，和 Image with Prompt 类似，我们这里将多张图片 URL 放在了 prompt 开头，并以空格分隔，末了再加上笔墨 prompt，将如上内容作为一个团体通报给 prompt 参数，运行结果如下：

{
"image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234547236830973972/kcisok_The_bear_is_holding_the_chainsaw_id8873344_ad605bc4-ba19-4807-b94f-367dab672f7a.png?ex=66312136&is=662fcfb6&hm=0fb1e2261c9a30b04de9da9b23b7562eb73677f1bbda1fae52c7243b12d25aac&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234547236830973972",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234547236830973972/kcisok_The_bear_is_holding_the_chainsaw_id8873344_ad605bc4-ba19-4807-b94f-367dab672f7a.png?ex=66312136&is=662fcfb6&hm=0fb1e2261c9a30b04de9da9b23b7562eb73677f1bbda1fae52c7243b12d25aac&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "891f2645-ee15-4c7b-ac24-d98163c8e57e",
"success": true
}

复制代码

我们就得到了如下结果：

可以看到，我们就成功实现了图片融合。
注意：图片融合最多可以支持 5 个图片 URL作为输入，也就是最多支持 5 张图片融合，输入格式同上。
异步回调

由于 Midjourney 天生图片需要等待一段时间，以是本 API 也默认设计为了长等待模式。但在部分场景下，长等待大概会带来一些额外的资源开销，因此本 API 也提供了异步 Webhook 回调的方式，当图片天生成功或失败时，其结果都会通过 HTTP 请求的方式发送到指定的 Webhook 回调 URL。回调 URL 接收到结果之后可以进行进一步的处置惩罚。
下面演示详细的调用流程。
首先，Webhook 回调是一个可以接收 HTTP 请求的服务，开发者应该替换为本身搭建的 HTTP 服务器的 URL。此处为了方便演示，使用一个公开的 Webhook 样例网站 https://webhook.site/，打开该网站即可得到一个 Webhook URL，如图所示：
将此 URL 复制下来，就可以作为 Webhook 来使用，此处的样例为 https://webhook.site/995d0a91-d737-40a7-a3b9-5baf68ed924c。
接下来，我们可以设置字段 callback_url 为上述 Webhook URL，同时填入 prompt，如图所示：
点击测试之后会立即得到一个 task_id 的相应，用于标识当前天生使命的 ID，如图所示：
稍等片刻，等图片天生结束，可以发发现 Webhook URL 收到了一个 HTTP 请求，如图所示：
其结果就是当前使命的结果，内容如下：

{
"success": true,
"task_id": "f6e39eaf-652a-4bf5-a15c-79d8b143b80a",
"image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234551030549839932/kcisok_A_cat_sitting_on_a_table_id2724480_591c5c85-ec80-42ab-9fe5-9adfbed192e4.png?ex=663124be&is=662fd33e&hm=da725eb74aae375d60beec38b4cd26c5a7b373b1662f222ff838a8ea6fd5e798&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234551030549839932",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234551030549839932/kcisok_A_cat_sitting_on_a_table_id2724480_591c5c85-ec80-42ab-9fe5-9adfbed192e4.png?ex=663124be&is=662fd33e&hm=da725eb74aae375d60beec38b4cd26c5a7b373b1662f222ff838a8ea6fd5e798&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
]
}

复制代码

此中 success 字段标识了该使命是否实行成功，假如实行成功，还会有同样的 actions, image_id, image_url 字段，和上文介绍的返回结果是一样的，别的还有 task_id 用于标识使命，以实现 Webhook 结果和最初 API 请求的关联。
假如图片天生失败，Webhook URL 则会收到类似如下内容：

{
"success": false,
"task_id": "7ba0feaf-d20b-4c22-a35a-31ec30fc7715",
"error": {
"code": "bad_request",
"message": "Unrecognized argument(s): `-c`, `x`"
}
}

复制代码

这里的 success 字段会是 false，同时还会有 error.code 和 error.message 字段描述了使命错误的详情信息，Webhook 服务器根据对应的结果进行处置惩罚即可。
流式输出

Midjourney 官方在天生图片的时候是有进度的，在最开始是一张含糊的照片，然后颠末几次迭代之后，图片逐渐变得清晰，末了得到完整的图片。
以是，一张图片的天生过程约莫可以分为「发送死令」->「开始生图（多次迭代逐渐清晰）」->「生图完毕」的阶段。
在没开启流式输出的情况下，本 API 从发起请求到返回结果，实际上是从上述「发送死令」->「生图完毕」的全过程，中间生图的过程也全被包含在里面，由于 Midjourney 本身天生图片速率较慢，整个过程约莫需要等待一分钟或更久。
以是为了更好的用户体验，本 API 支持流式输出，即当「开始生图」的时候就开始返回结果，每当绘制进度有变化，就会流式将结果输出，直至生图结束。
假如想流式返回相应，可以更改请求头里面的 accept 参数，修改为 application/x-ndjson，不过调用代码需要有对应的更改才能支持流式相应。
Python 样例代码：

import requests
url = 'https://api.acedata.cloud/midjourney/imagine?token={token}'
headers = {
'content-type': 'application/json',
'accept': 'application/x-ndjson'
}
body = {
"prompt": "a beautiful cat"
}
r = requests.post(url, headers=headers, json=body, stream=True)
for line in r.iter_lines():
print(line.decode())

复制代码

运行结果：

{"image_id":"1112780200447578272","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780200447578272/grid_0.webp","actions":[],"progress":0}
{"image_id":"1112780227496640635","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780227496640635/grid_0.webp","actions":[],"progress":15}
{"image_id":"1112780238934523994","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780238934523994/grid_0.webp","actions":[],"progress":31}
{"image_id":"1112780254398918716","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780254398918716/grid_0.webp","actions":[],"progress":46}
{"image_id":"1112780265933262858","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780265933262858/grid_0.webp","actions":[],"progress":62}
{"image_id":"1112780280965648394","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780280965648394/grid_0.webp","actions":[],"progress":78}
{"image_id":"1112780292621598860","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780292621598860/grid_0.webp","actions":[],"progress":93}
{"image_id":"1112780319758766080","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780319758766080/dawn97_ignore81c5c24e-ea94-4ae2-aee4-252a98a347ed_a_beautiful_c_e20c3bc8-8827-4c99-9cf5-7d56c2e9d47f.png","actions":["upsample1","upsample2","upsample3","upsample4","variation1","variation2","variation3","variation4"],"progress":100}

复制代码

可以看到，启用流式输出之后，返回结果就是逐行的 JSON 了。在这里我们用 Python 里面的 iter_lines 方法自动获取了下一行的内容并打印出来。
假如要手动进行处置惩罚逐行 JSON 结果的话可以使用 \r\n 来进行分割。
例如在浏览器情况中，用 JavaScript 的 axios 库来实现手动处置惩罚，代码可改写如下：

axios({
url: 'https://api.zhishuyun.com/midjourney/imagine?token={token}',
data: {
prompt: 'a beautiful cat',
action: 'generate'
},
headers: {
'accept': 'application/x-ndjson',
'content-type': 'application/json'
},
responseType: 'stream',
method: 'POST',
onDownloadProgress: progressEvent => {
const response = progressEvent.target.response;
const lines = response.split('\r\n').filter(line => !!line)
const lastLine = lines[lines.length - 1]
console.log(lastLine)
}
}).then(({ data }) => Promise.resolve(data));

复制代码

但注意在 Node.js 情况中，实现稍有不同，代码可写为如下：

const axios = require('axios');
const url = 'https://api.zhishuyun.com/midjourney/imagine?token={token}';
const headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'application/x-ndjson'
};
const body = {
prompt: 'a beautiful cat',
action: 'generate'
};
axios.post(url, body, { headers: headers, responseType: 'stream' })
.then(response => {
console.log(response.status);
response.data.on('data', chunk => {
console.log(chunk.toString());
});
})
.catch(error => {
console.error(error);
});

复制代码

Java 样例代码：

import okhttp3.*;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
String url = "https://api.zhishuyun.com/midjourney/imagine?token={token}";
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{"prompt": "a beautiful cat"}");
Request request = new Request.Builder()
.url(url)
.post(body)
.addHeader("Content-Type", "application/json")
.addHeader("Accept", "application/x-ndjson")
.build();
client.newCall(request).enqueue(new Callback() {
@Override
public void onFailure(Call call, IOException e) {
e.printStackTrace();
}
@Override
public void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {
if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response);
try (BufferedReader br = new BufferedReader(
new InputStreamReader(response.body().byteStream(), "UTF-8"))) {
String responseLine;
while ((responseLine = br.readLine()) != null) {
System.out.println(responseLine);
}
}
}
});
}
}

复制代码

运行结果都是类似的。
别的注意到，流式输出的结果多了一个字段叫做 progress，这个代表绘制进度，范围是 0-100，假如需要，您也可以在页面展示这个信息。
注意：当绘制未完全完成的时候，actions 字段是空，即无法对中间过程的图片做进一步的处置惩罚操作。绘制完毕之后，绘制过程中产生的 image_url 会被销毁。

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